• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.503-505
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• 1998

효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.340-342
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• 2001

본 논문은 유방질환 중에서 Duct(관)에 발생하는 유방 종양을 benign(양성종양)/DCIS (Ductal Carcinoma In Situ)/NOS(Invasive ductal carcinoma)로 자동 분류하기 위한 분류방법을 제안한다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출단계에서는 wavelet 변환을 적용하였으며, wavelet 변환의 각 depth에 따라 분류기를 생성하여, depth와 생성된 분류기의 분류 정확도와의 상관관계를 비교.분석하였다. 현미경 100배 배율과 400배 배율의 유방 질환 영상을 1, 2, 3, 4단계(depth)의 wavelet 변환을 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM을 이용하여 질감 특징(Entropy, Energy, Contrast, Homogeneity)을 추출하여, 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기(classifier)를 생성한 후, 분류 정확도를 검증하였다. Benign/DCIS/NOS를 분류하려면 최소 3단계 이상의 wavelet 변환을 적용해야 하고, 400배 배율 영상보다는 100배 배율의 영상이 더 나은 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.65-71
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• 2009

전통적인 영상 검색 방법은 영상의 색인화와 검색에서 기본적인 특징으로 컬러, 모양, 그리고 질감 들을 사용한다. 우리는 이러한 특징들을 사용하지 않는 새로운 방법을 제시한다. 내용 기반 영상의 색인화와 검색을 위한 유사성 측정에 기하학적 방법을 사용한 시각적 특징을 제시한다. 이 방법은 Radon 변형이라고 한다. 이 방법은 복잡한 분리 방법이 없이 영상의 기하학적 분포에 따라 계산한다. 실험에서도 매우 뛰어난 검색 효과를 보이고 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.443-450
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• 2016

본 연구는 복부 전산화단층촬영 영상을 이용하여 지방간환자의 영상을 질감특징분석과 ROC curve 분석을 하였으며, 컴퓨터보조진단시스템의 구현을 위한 실험적인 선형 연구로서 전산화단층촬영 영상에서 지방간의 객관적이고 신뢰성 있는 진단 정보를 의사에게 제공하고자 하였다. 실험은 정상 및 지방간 복부 전산화단층촬영 영상을 실험영상으로 하여 설정된 구역에 대한 wavelet 변환을 거쳐 질감의 특징값을 나타내는 6가지 파라미터로 통계적 분석 결과를 나타내었다. 그 결과 엔트로피, 평균밝기, 왜곡도는 90% 이상의 비교적 높은 인식률을 보였고, 대조도, 평탄도, 균일도는 약 70% 정도로 비교적 낮은 인식률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석에서 6가지의 파라미터 모두 0.900(p=0.0001)이상을 나타내어 질환인식에 의미가 있는 결과를 나타내었다. 또한 6가지 파라미터에서 질환 예측을 위한 cut-off 값을 결정하였다. 이러한 결과는 향후 복부 전산화단층촬영 영상에서 질환 자동검출 및 최종진단의 예비 진단 자료로서 적용 가능할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.117-124
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• 2008

본 논문에서는 색상정보와 형태정보를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제안한다. 이미지의 한 가지 특징만을 고려한 내용 기반 이미지 검색은 두 가지 이상의 특징 정보를 이용했을 때와 비교하여 정확도가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 여러 검색 시스템에서는 색상이나 형태, 질감 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 혼합하여 검색에 이용하고 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대한 색상정보와 CSS(Curvature Scale Space)를 이용한 형태정보를 사용한다. 각 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 결과 색상정보나 형태정보 한가지의 특징만을 사용한 경우 보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.315-318
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• 2002

대부분의 의료 영상 관리 시스템이 의료 영상의 저장, 전송 등의 기본적인 기능만 지원될 뿐 상위 응용 계층에서 내용기반 검색이 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 내용 기반 검색 기능을 지원하는 의료 영상 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 의료 영상 검색 시스템은 질의 이미지의 내용기반 검색을 위해 색-공간, 질감, 모양 특징에 의한 유사 비교 기법을 사용하고 각각의 유사 비교 검색에 의해 생성된 결과 집합들을 통할하고 최종 결과 제시를 위해 복합 질의문 계획 생성 알고리즘을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.383-387
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• 2003

기존의 병리영상의 저장 및 관리, 공유를 위한 시스템이 수작업으로 이루어져 발생하는 문제점들을 보완하기 위한 방안으로 병리 영상의 전산화 및 대용량 자료를 표준화하여 보관하기 위한 시스템을 유방종양 영상을 사용하여 구축하였다. 다양한 유방종양 영상들을 질환별로 분류하고, 획득되어진 배율별로 구분하여 데이터 베이스를 구축하여 검색이 가능하도록 하였다. 비쥬얼 베이직을 이용하여 소프트제어를 개발하였으며, 검색되어진 영상에 대해 영상이 가지고 있는 컬러 및 질감특징값을 뽑아 영상의 객관적인 특성을 파악할 수 있도록 하였으며, 향후 다양하고 체계적인 병리 영상 세포은행을 구축하기 위 한 기반을 마련하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.553-556
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• 2003

In the field of content-based image retrieval, various mathematical low-level features have been proposed to describe the perceptual content of images. Since most of the features are assumed to be independent of each other, one feature is extracted from images without any consideration of the other features. Recently proposed CCE and SCFT taking advantage of the correlation between color and texture have shown relatively good performance. In this paper, the performance of CCE, SCFT, and the traditional regular weighted comparison method are evaluated. Simulation results with natural images have shown that CCE outperforms the other methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.745-748
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• 2002

다양한 형태, 독특한 질감, 불균일한 조명과 같은 야외 영상의 특징 때문에, 윤곽선 탐지 방법은 단일 물체나 단순한 형태의 물체 등을 인식하는데 있어서 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 주변에 있는 물체들과 명확히 구분하여 객체의 인식에 향상을 가져 올 수 있는 영역 확장 법을 실험하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.880-882
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• 2005

내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.